广义预测PID控制算法

本文根据广义预测控制(Generalized Predictive Control,简写GPC)与PID控制控制律结构的相似性,通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律。从而借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并实施广义预测PID控制。     

基于Laguerre函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数近似模型的自适应预测控制原理、算法及其特点的基础上,将现有的多步预测、单步优化的控制算法扩展为多步预测、多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作了比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延、变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制     

基于Laguerra函数模型的预测控制算法

在简述基于Ｌａｇｕｅｅｒａ函数近似模型的自适应预测控制原理,算法及其特点的基础上,将现有的多步预测,单步优化的控制算法扩展为多步预测,多步优化的控制算法,并与传统的广义预测控制（ＧＰＣ）作为比较研究,结果表明基于Ｌａｇｕｅｒｒｅ函数模型的预测控制方法对变时延,变阶次被控对象的控制鲁棒性明显优于广义预测控制。     

具有比例积分结构的广义预测自校正控制

在一般广义预测自校正控制的基础上，提出了一种具有比例积分结构的广义预测自校正控制器及其实时实现算法，该算法兼有古典PI控制的鲁棒性能和预测控制的模型预报优点，通过对具体实例的计算机仿真表明，该算法较一般广义预测自校正控制更具有鲁棒性，更宜于工业应用。     

广义预测控制矩阵求逆的快速算法研究

为提高广义预测控制系统的实时性,基于Toeplitz变换提出了广义预测控制(GPC)逆矩阵的快速算法.在预测时域N和控制时域M相等与不相等两种情况下,将控制律求逆部分变换成Toeplitz形式,采用Trench-Zohar求逆算法快速求取变换后的逆矩阵.分析表明,该算法计算量比常规求逆计算低一阶,并且步骤简便,容易编程实现.     

基于BP神经网络的广义预测控制算法的研究与应用

本文提出了1种基于BP神经网络的广义预测控制算法,其实质是利用BP神经网络来求取广义预测控制的最优控制律.神经网络选用了具有良好逼近性能的BP结构.该算法对广义预测控制算法进行了简化,使其可以应用于快速系统的控制.最后,选用倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于倒立摆的控制,取得了较好的控制效果.     

具有比例积分结构的广义预测自校正控制

本文在一般广义预测自校正控制的基础上,提出一种具有比例积分结构的广义预测自校正控制（PIGPC）算法。仿真结果表明,该算法更具有鲁棒性,更宜于工业应用。     

多变量广义预测控制及一种简化算法

推导了多变量广义预测控制算法，该算法能有效地处理过程的不稳定性和非最小相位特性，并具有良好的解耦性能。同时提出一种处理纯滞后对象的新方法，即将近似法和广义预测控制相结合解决时滞的方案。这种方法可以解决通道之间时滞不同的对象，并且针对广义预测控制算法的复杂性对其简化算法（多变量单值广义预测控制算法）进行了研究。通过仿真研究表明，多变量单值广义预测控制算法在跟踪性、鲁棒性、抗干扰能力等方面都得到很好的控制效果。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

Toeplitz变换广义预测控制改进算法

提出两种改进的Toeplitz变换广义预测控制快速算法。其一,在已有无需Diophantine方程求解的Toeplitz变换广义预测控制算法中引入一种柔化矩阵,避免了复杂的矩阵求逆计算,进一步提高了算法的快速性;其二,通过矩阵变换,将现有基于Diophantine方程求解的Toeplitz变换广义预测控制算法推广到预测时域和控制时域不相等情况,扩展了算法的适用范围。仿真结果验证了上述算法的有效性。     

一类非线性滞后系统的广义预测控制

对将线性系统的广义预测控制算法推广应用到非线性系统的控制问题进行了研究,即在每个控制周期内,递推预测非线性滞后系统在将来时刻的工作点,在工作点附近对非线性系统进行线性化,根据得出的线性化模型进行广义预测控制,并采用动态寻优的方法逐步逼近最优控制,仿真结果表明:非线性系统的广义预测控制算法能快速有效地跟踪系统的设定值,控制效果良好.     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

利用Hammerstein模型描述一类非线性系统，提出了一类适用于非线性系统的自适应广义预测控制算法（NAGPC），该算法将整个控制系统分解成线性和非线性两部分考虑；在线性部分中，根据广义预测控制（GPC）算法中控制增益阵F的特点导出了一种速度较快，计算量不大的GPC改进算法。非线性部份利用插值原理给出了一种便于计算机实时计算的根值解法，并将其解作为整个系统的控制输入。仿真结果表明，NAGPC算法计算速度快，鲁棒性较强，稳定性较好。     

预测控制在交流电梯速度控制中的应用

针对一种采用多CPU微机控制的电梯拖动系统，分析了其运行速度曲线和控制运算的特点，指出了电梯在常规的PID控制下不能很好地按给定速度曲线运行。为此，基于参数模型的广义预测控制（GPC）原理，建立了电梯速度预测控制的预测模型，旨在对交流电梯速度参数进行预测控制的方法进行研究，并研究其控制规律，最后对预测模型进行了仿真。仿真结果表明，预测控制用于电梯的速度控制，具有良好的鲁棒性，与传统的PID控制方法相比，效果十分明显。     

并条机自调匀整广义预测控制的研究

通过分析并条机自调匀整系统被控对象的特点，提出用广义预测控制理论设计控制器，以提高匀整的效果。通过对广义预测控制器和广义最小方差控制器的对比仿真，证明了广义预测控制优于广义最小方差控制，对并条机对象的特点有针对性，符合自调匀整系统的要求。     

对倒立摆控制系统设计的仿真与比较

倒立摆系统是一个复杂的、绝对不稳定的非线性系统。给出了一种倒立摆系统动力学模型,分别采用基于状态反馈和变结构控制的方法对其设计了控制方法;基于数字仿真对这两种方法进行了比较,结果表明变结构控制的方法具有较强的鲁棒性和有更好的控制效果。     

GPC当前控制的矩阵分解算法

本文用矩阵的三角分解法(LR)求广义预测控制器(GPc)的当前控制u(k),避免了矩阵求逆运算。此方法减少了广义预测自校正控制算法的运算量,有利于该算法在实时控制中的应用。     

补偿预测误差的非线性系统广义预测控制

将一类非线性系统等价表示为时变线性系统,研究了非线性系统的广义预测控制。利用三次样条基函数多项式逼近时变系数,将时变参数的估计转化为定常参数的估计。为了提高输出预报精度,采用小波网络对预报误差进行预测,作为输出预报的补偿。仿真研究结果表明了所提方法的有效性。     

时间乘子加权广义预测控制

提出一种具有时间乘子加权性能控制的广义预测控制算法，此方法能提高系统的稳定性，同时与其他算法相比提高了系统的瞬态响应，文中还给出这种加权下广义预测控制渐进稳定的充分条件，仿真实验说明了算法的有效性。     

飞机防滑刹车系统变结构控制抑制抖振方法研究

采用变结构控制方法设计了飞机刹车系统控制器,并采用Ambrosino切换函数法和改进指数趋近律法来抑制抖振.根据滑移率不变的控制目标设计了变结构控制的滑模面,并完成了变结构控制器设计.研究了Ambrosino切换函数抑制抖振的方法,改进指数趋近律以提高飞机刹车系统的快速性和稳定性的问题,并将两种方法作了比较.     

多变量广义预测控制系统的鲁棒稳定性

根据非自适应下广义预测控制（ＧＰＣ）与线性二次型高斯（ＬＱＧ）最优控制间的一致关系,利用ＬＱＧ／ＬＴＲ技术对ＧＰＣ鲁棒稳定性作了分析,从而为ＧＰＣ中观测器矩阵的选取给出理论基础。